Distractor-Aware Truncation

作者指出，长上下文截断同时删掉干扰项和答案证据，传统“截得越多越差”不能直接证明上下文长度本身的价值。他们在 BABILong 与 GraphWalks 上分别保留 100%、75%、50% 和 25% 内容；朴素截断到 25% 时答案证据保留率不足 1%，而保信号的截断可维持甚至改善准确率。结果把长上下文评测的核心变量从长度改为信号保真度，但在 Opus 4.7、GPT-5.5 等高端模型上存在天花板效应。